到達目標
１．情報通信工学、アルゴリズムを学ぶうえで必要となる離散数学の基礎（集合、順列・組み合
わせ、数学的帰納法、漸化式、グラフ理論）を修得する。
２．効率的なプログラムの設計、情報処理システムの設計を行うために必要な概念、設計手法を理
解し、プログラミングに応用できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 離散数学 | 離散数学を用いた応用問題が解ける | 離散数学の計算ができる | 離散数学の計算ができない |
| データ構造とアルゴリズム | 各種データ構造やアルゴリズムの実装ができる | 各種データ構造やアルゴリズムの説明ができる | 各種データ構造やアルゴリズムの説明ができない |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 B-1
説明
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学習・教育到達度目標 B-2
説明
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教育方法等
概要:
スライドを用いた講義を中心に授業を行う。
授業の進め方・方法:
授業毎に講義内容に応じた自学自習時間に行う演習レポート（CBT，プログラミング演習課題を含む）課す。
演習レポートの実施や提出はオンライン上で行う。
注意点:
・本科目の単位は，高等専門学校設置基準第17条第4項により認定される。
・授業時間以外に，１週に4時間の自主学習が必要である。
・自主学習については演習レポート提出により確認する。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
１． ガイダンス
２．離散数学基礎 |
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| 2週 |
２．離散数学基礎 |
・集合に関する用語、表記を理解できる。
・順列・組み合わせの計算ができる。
・数学的帰納法による証明ができる。
・漸化式から一般項を求めることができる。
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| 3週 |
３．アルゴリズムの基礎 |
・アルゴリズムの時間計算量を求め、アルゴリズムの評価を行うことができる。
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| 4週 |
３．アルゴリズムの基礎 |
・配列、連結リスト、スタック、キューのデータ構造を理解できる。
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| 5週 |
４．アルゴリズムの基本データ構造 |
・木に関する用語、表記を理解できる。
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| 6週 |
５．アルゴリズムにおける基本概念 |
・再帰的アルゴリズムの処理内容を理解でき
る。
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| 7週 |
６．データの探索 |
・代表的な探索アルゴリズムを理解できる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
７．ソートアルゴリズム |
・代表的なソートアルゴリズムを理解し、時間計算量を求めることができる。
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| 10週 |
７．ソートアルゴリズム |
・代表的なソートアルゴリズムを理解し、時間計算量を求めることができる。
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| 11週 |
８．アルゴリズムの設計手法 |
・代表的なアルゴリズムの設計手法を理解し、プログラミングに応用できる。
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| 12週 |
８．アルゴリズムの設計手法 |
・代表的なアルゴリズムの設計手法を理解し、プログラミングに応用できる。
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| 13週 |
９．グラフアルゴリズム |
・グラフに関する基本用語と概念が理解できる。
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| 14週 |
９．グラフアルゴリズム |
・代表的なグラフ問題を解くアルゴリズムが理解できる。
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| 15週 |
１０．多項式と行列 |
・ホーナーの方法とストラッセンの行列積アルゴリズムを理解できる。
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| 16週 |
期末試験 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | レポート | 演習 | 合計 |
| 総合評価割合 | 40 | 40 | 20 | 100 |
| 離散数学 | 5 | 15 | 5 | 25 |
| アルゴリズム | 35 | 25 | 15 | 75 |